- Moderatör
- #1
DeepMind ve OpenAI Matematik Olimpiyatları'nda altın madalya kazandı.
Her iki yapay zeka modeli de IMO'nun 6 sorusundan 5'ini çözerek altın madalya puanı elde etti: Yapay zekâ alanında yeni bir dönüm noktası. Rekabetçi matematik dünyasında, Uluslararası Matematik Olimpiyatı onlarca yıldır dünyanın dört bir yanından genç yetenekler için en prestijli mücadeleyi temsil ediyor. Ancak bu yıl, yarışmanın kahramanları yalnızca kalem ve kağıtla donanmış genç öğrenciler değil, aynı zamanda ilk kez altın madalya kazanan gelişmiş yapay zeka sistemleriydi. Google DeepMind ve OpenAI'nin deneysel modelleriyle elde edilen bu başarı, makineler ve ileri matematiksel akıl yürütme arasındaki ilişkiyi yeniden tanımlayabilecek tarihi bir anı işaret ediyor.
Oyunun kurallarını değiştiren rekabet
Avustralya, Queensland'da düzenlenen 2024 IMO'da sessiz bir devrim yaşandı. Yarışma tarihinde ilk kez, birçok teknoloji şirketi yapay zekâ modellerini jüriye sunmak için resmi başvuruda bulundu. IMO Başkanı Gregor Dolinar'ın açıkladığı gibi, Google, Huawei ve ByteDance gibi şirketler bu başvuruyu resmen sundu ve sonuçları 28 Temmuz'a kadar beklemeyi kabul etti.OpenAI'nin performansı, benzersiz yaklaşımı ve zamanlamasıyla öne çıkıyor. Şirket başlangıçta resmi olarak katılıma ilgi gösterse de, daha sonra bağımsız bir yaklaşım benimseyerek 19 Temmuz'da modelinin önerilen altı problemden beşini başarıyla çözdüğünü ve 4,5 saatlik süre sınırını aştığını duyurdu. Değerlendirmenin üç eski IMO madalya sahibine emanet edilmesi, sonuca güvenilirlik kazandırdı.
İki yaklaşım, ortak bir hedef
Google DeepMind, IMO denetçilerinin resmi değerlendirmesiyle altın madalya kazanan Gemini Deep Think sistemiyle farklı bir yol izledi. Dolinar tarafından da onaylanan bu sonuç, bir önceki yıl kullanılan ve yalnızca gümüş madalya alan AlphaProof ve AlphaGeometry modellerine göre önemli bir gelişmeyi temsil ediyor.En önemli metodolojik fark, dilbilimsel yaklaşımda yatıyor. Önceki sistemler, anında doğrulamaya olanak tanıyan ancak uzman olmayanlar için zor olan özel bir programlama dili olan Lean kullanılarak çalışırken, mevcut her iki model de tamamen doğal dilde çalışıyor. Google'dan Thang Luong'a göre bu geçiş, genel amaçlı yapay zeka sistemlerine uygulanabilecek daha anlaşılır çözümler vadediyor.
Başarının Arkasındaki Bilim
Takviyeli öğrenme, her iki sistemin başarısında da kilit bir unsur olarak ortaya çıkıyor. Yapay zekaya, deneme yanılma yoluyla kuralları ve stratejileri özerk bir şekilde keşfetmesini sağlayarak "başarı"nın ne anlama geldiğini öğreten bu eğitim metodolojisi, Google'ın AlphaZero gibi oyun modellerinde etkinliğini zaten kanıtlamıştı. Luong, Google'ın modelinin aynı anda birden fazla çözümü değerlendirerek ve IMO için özel olarak hazırlanmış matematiksel veri kümelerinden yararlanarak "paralel düşünme"yi nasıl uyguladığını vurguluyor.Ancak OpenAI, teknik detaylar konusunda daha gizli kalmayı sürdürüyor ve kendini takviyeli öğrenme ve belirtilmemiş "deneysel araştırma yöntemleri"nin kullanımını doğrulamakla sınırlıyor. Bu gizlilik, uluslararası matematik camiasının dile getirdiği şüpheciliğin bir kısmını körüklüyor.
Akademik şüphecilik ve gelecek beklentileri
Kaliforniya Üniversitesi, Los Angeles'tan Terence Tao, temkinli ama önemli bir duruş sergiliyor: "İlerleme umut verici, ancak bilimsel olarak kontrol edilen bir şekilde elde edilemedi." Matematikçi, sonuçların tekrarlanabilmesi için detaylı yayınlara ve modellere erişime ihtiyaç duyulduğunu vurgulayarak, şu anda öncelikle şirketlerin kendi açıklamalarına güvenmemiz gerektiğini belirtiyor.Sidney Üniversitesi'nden Geordie Williamson, teknik detayların eksikliğinden duyduğu hayal kırıklığını paylaşırken, içinde bulunduğumuz anın olağanüstü doğasını da kabul ediyor. IMO 2024 organizatörlerinden Joseph Myers ise daha da derin bir soru ortaya atıyor: Yapay zekâ bir gün çözülmemiş matematik problemlerine çözümler üretecek olsaydı, doğrulanabilir biçimsel kanıtlar üretme yeteneği, gerçek ilerleme ile incelikli ama ölümcül hatalar arasında ayrım yapmak için hayati önem taşıyacaktı.
Bilimsel araştırmanın ufku
Her iki şirket de bu sistemleri ilk etapta matematikçilere sunmayı, ardından önümüzdeki aylarda genel kullanıma açmayı vaat ediyor. Gemini Deep Think üzerinde çalışan Google'dan Junehyuk Jung, gelecekteki uygulamalar konusunda iyimser: Bu gelişmiş araçların yakında çok sayıda çözülmemiş bilimsel probleme çözüm getirebileceğine inanıyor.Bu modellerin matematiksel ve bilimsel araştırmaları dönüştürmedeki gerçek kapasitesi hakkındaki tartışmalar devam ediyor. IMO sonuçları yapay matematiksel akıl yürütmede etkileyici ilerlemeler olduğunu gösterse de, akademik camia, matematiğe uygulanan bu yeni yapay zekâ çağı hakkında kesin bir açıklama yapmadan önce daha somut ve şeffaf kanıtlar bekliyor.
